金融工程2023年度投资策略：拨云见日终有时

敬请参阅最后一页特别声明 1 当前市场环境与未来破局之道 今年以来，海外通胀高企，金融环境收紧，国内受疫情影响复苏预期反复，在这样的宏观环境下，市场出现了系统性的回撤，波动加剧。与往年相比，单行业的波动明显放大，过去投资者通过直接研判赛道长期持有单一行业获取超额收益在现阶段将面临很大的风险。另一方面，传统多因子模型换仓频率相对较低，最近几年，这类低频因子 IC 及多空收益的稳定性都出现一些下降，逐渐表现出风格化的特征。展望 2023 年，为解决这些困境，本文将从以下三个维度提出量化投资新思路。 基于动态宏观事件因子的股债轮动策略 我们搭建了动态宏观事件因子择时框架，解决了传统事件驱动类策略框架无法及时在样本外及时反馈的问题，实现了每期动态优选事件因子以及动态剔除失效的数据指标的效果。综合使用经济、通胀、货币和信用四维度的宏观数据动态构建月频事件因子打分的股指择时和股债轮动模型。择时策略 2005 年 1 月至 2022 年 11 月年化 18.73%，同期 Wind全 A 年化 10.88%，增强了收益，同时将指数原本 68.61%的最大回撤降低至 13.77%。另外基于择时策略的信号和股票仓位信息，构建了保守，稳健，进取三类股债轮动组合，夏普分别有 1.46，1.21 和 1.36。 基于多维度行业景气度与估值动量的行业轮动策略 我们从行业景气度与估值动量出发，探索了中期行业配置思路。为了衡量行业景气度的变化，我们构建了盈利类和质量类因子和估值动量类因子。我们将盈利、质量以及估值动量因子以等权的方式进行合成，得到景气度估值因子。景气度估值因子在大部分月份 IC 为正，IC 均值达到了 8.88%，景气度估值因子多空净值增加平稳，年化收益率达到了18.54%，夏普比率达到了 1.11。 我们根据景气度估值因子构建了行业轮动策略。策略的年化收益率为 10.89%，夏普比率为 0.40，而行业等权基准的年化收益率仅为 5.09%，夏普比率为 0.21。相较于行业等权基准，行业轮动策略的年化超额收益率为 5.99%，信息比率为 0.71。策略样本外 9 个月超额收益率 3.27%，11 月超额收益为 1.03%，今年以来策略超额收益率达 7.35%。 基于高频快照数据的量价背离选股因子 我们研究发现，当量价出现背离时，无论当前股价处在上升还是下降通道，未来上涨的可能性均较高。我们利用日内快照数据构建因子对日内价格与成交量的相关关系进行衡量，捕捉量价趋同/背离特征，共构建了 6 个因子。在日频维度上，CorrPV 因子、CorrRV 因子以及 CorrPM 因子 IC 相对较高，IC 均值在 3%以上。为了满足就够投资者对于换手率等因素的要求，我们采用整体的方法，构建周频量价背离因子。中性化后的周频合成因子的 IC 均值为 6.27%，多空组合的年化收益率达到了 38.88%，夏普比率达到了 4.08。 我们选择将量价背离因子与传统因子一起使用构建策略。合成后的量价背离增强因子的 IC 达到了 7.66%，风险调整后IC 达到了 1.02。基于量价背离增强因子构建的增强策略的年化收益率为 9.51%，相比基准的年化超额收益率为 11.90%。 风险提示 以上结果通过历史数据统计、建模和测算完成，在政策、市场环境发生变化时模型存在失效的风险。 用使箱邮共公司公限有理管金基商招供仅告报此金融工程中期年度报告 敬请参阅最后一页特别声明 2 内容目录 1、当前市场环境与未来破局之道................................................................... 5 1.1 量化择时与资产配置在未来将至关重要...................................................... 5 1.2 量化行业轮动空间的增大.................................................................. 5 1.3 传统低频选股因子的风格化................................................................ 6 1.4 国金金融工程解决方案.................................................................... 7 2、基于动态宏观事件因子的股债轮动策略........................................................... 7 2.1 宏观择时的常用方法...................................................................... 7 2.2 动态事件驱动的优势...................................................................... 8 2.3 宏观事件因子构建框架及流程.............................................................. 8 2.4 择时与股债策略表现..................................................................... 11 3、基于多维度行业景气度与估值动量的行业轮动策略................................................ 13 3.1 行业景气度与估值动量................................................................... 13 3.2 指标构建原则与测试方法................................................................. 14 3.3 因子构建............................................................................... 14 3.4 景气度估值行业轮动策略................................................................. 17 4、基于高频快照数据的量价背离选股因子.......................................................... 19 4.1 高频量价背离背后的 Alpha ............................................................... 19 4.2 日内快照数据与量价因子构建............................................................. 20 4.3 量价背离因子日频有效性验证...............